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生成AIの競争は、巨大モデルを学習させる段階から、実際のサービスを安定して動かす推論基盤の整備へ軸足が移りつつある。Metaが3月11日に示した半導体とデータセンターの新計画は、その重心の変化を映す。自社製チップを短い周期で更新し、設備設計まで一体で最適化して処理能力と効率の底上げを狙う。
4世代MTIA 2年で展開
ロイターやMetaの発表によると、同社はAIアクセラレータ「MTIA 300」「400」「450」「500」を今後2年で順次展開する。3月11日に公表した計画では、MTIA 300はすでにランキングや推薦システムで稼働しており、残る3世代は2026年内から2027年にかけて投入する。
後半の450と500は、利用者の質問や要求に応答する生成AIの推論処理を主眼に置く。400以降は複数のサーバーラック規模で組むシステムとして設計し、液冷も取り入れた次世代データセンターでの運用を想定する。投入間隔はおおむね半年ごとになる見通しだ。
外販GPU併用 内製加速
MetaはNVIDIAやAMD製GPUの活用も続ける一方、社内設計で電力効率とコストの改善を進める構えだ。これまでのMTIAは推薦処理が中心だったが、今回の計画では生成AI向け推論まで役割を広げる。自社インフラで処理をどこまで置き換えられるかが焦点になる。
AI向け投資が膨らむ局面では、チップ単体の性能だけで優位は築きにくい。Metaが更新周期、冷却方式、ラック設計をまとめて示したのは、半導体開発を製品競争ではなく運用コスト管理の手段として位置づけているためだ。推論需要の増加に歩調を合わせられるかが、今後の収益性と拡張速度を左右しそうだ。
